Mandatory reporting and adult safeguarding: a rapid realist review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to critically analyse the concept of mandatory reporting in adult safeguarding in the jurisdictions of Australia, Canada, England, Northern Ireland and Scotland. Design/methodology/approach A rapid realist evaluation of the literature on this topic was carried out in order to answer the question: "what works, for whom and in what circumstances?” Particular attention was paid to Context(s), Mechanism(s) and Outcome(s) configurations of adult safeguarding reporting systems and processes. Findings The evaluation found a range of arguments for and against mandatory reporting and international variations on the scope and powers of mandatory reporting. Research limitations/implications This review was undertaken in late 2018 so subsequent policy and practice developments will be missing from the evaluation. The evaluation focussed on five jurisdictions therefore, the findings are not necessarily translatable to other contexts. Practical implications Some jurisdictions have introduced mandatory reporting and others are considering doing so. The potential advantages and challenges of introducing mandatory reporting are highlighted. Social implications The introduction of mandatory reporting may offer professionals increased powers to prevent and reduce the abuse of adults, but this could also change the dynamic of relationships within families, and between families and professionals. Originality/value This paper provides an accessible discussion of mandatory reporting across Ireland and internationally which to date has been lacking from the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,106 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».